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1.数据处理与清洗：负责从多源渠道（数据库、API、文件等）提取数据，运用 Python/Pandas、SQL 等工具清洗缺失值、异常值，确保数据质量。
2.数据分析与建模：通过 Excel、Tableau 等工具进行描述性分析，挖掘业务规律；利用 Python/R 构建统计模型（如回归分析、聚类分析），输出可视化报告（图表、看板）。
3.业务洞察与支持：结合行业知识解读数据，识别业务痛点（如用户流失、运营效率），为营销、产品优化等场景提供数据驱动的决策建议。
4.工具开发与优化：搭建自动化数据报表体系，优化取数流程，提升分析效率；跟进前沿技术（如机器学习、大数据工具），探索分析场景创新。